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Word2vec 是 Google 在2013年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具。Word2vec 通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。Word2vec 输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作,比如聚类、语义检索、正负面判别等。Word2vec 现在已经包含在 spark、tensorflow 等多个开源项目中,利用模型训练结果就能实现复杂的文本挖掘,为什么不去尝试一下呢?
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